人脸识别服务 FRS

objects 引擎运行环境。 表5 EngineAndRuntimesResponse 参数 参数类型 描述 ai_engine String AI引擎类型，目前共有以下几种类型： TensorFlow PyTorch MindSpore XGBoost Scikit_Learn Spark_MLlib

查看更多 →

性能调优总体原则和思路 PyTorch在昇腾AI处理器的加速实现方式是以算子为粒度进行调用（OP-based），即通过Python与C++调用CANN层接口Ascend Computing Language（AscendCL）调用一个或几个亲和算子组合的形式，代替原有GPU的实现方式，具体逻辑模型参考此处。

查看更多 →

Notice.txt ├── pytorch_model-00001-of-00003.bin ├── pytorch_model-00002-of-00003.bin ├── pytorch_model-00003-of-00003.bin ├── pytorch_model.bin.index

查看更多 →

delArts提供两种基础镜像：Ascend+PyTorch镜像、Ascend+Mindspore镜像。 操作步骤 根据所需要的环境拉取镜像。 拉取Ascend+PyTorch镜像： # 配套Snt9b的容器镜像，包含pytorch 1.11 + mindspore-lite 2

查看更多 →

从模板中选择元模型 查看AI应用详情 当AI应用创建成功后，您可以进入AI应用详情页查看AI应用的信息。 管理AI应用版本 为方便溯源和模型反复调优，在ModelArts中提供了AI应用版本管理的功能，您可以基于版本对AI应用进行管理。 发布AI应用 针对在ModelArts创建的AI应用，支持发布至AI

查看更多 →

配套CANN8.0.RC2镜像(非商发） 无 基础镜像 PyTorch： 西南-贵阳一 swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_2_1_ascend:pytorch_2.1.0-cann_8.0.rc2-py_3.9-hce_2

查看更多 →

有没有自带特定应用（比如OpenVPN、PyTorch）的镜像？ 公共镜像是标准镜像，不带有OpenVPN、PyTorch等应用，需要用户自己搭建相关环境，或者通过云市场搜索相关镜像进行安装。 父主题： 镜像咨询类

查看更多 →

#region和domain信息请替换为实际值，组织名称deep-learning也请替换为自定义的值。 sudo docker tag pytorch:1.8.1-cuda11.1 swr.{region-id}.{domain}/deep-learning/pytorch:1.8.1-cuda11

查看更多 →

章节。 预置的训练引擎 当前ModelArts支持的训练引擎及对应版本如下所示。 不同区域支持的AI引擎有差异，请以实际环境为准。 表1 训练作业支持的AI引擎 工作环境 系统架构 系统版本 AI引擎与版本 支持的cuda或Ascend版本 TensorFlow x86_64 Ubuntu18

查看更多 →

named XXX，表示模型中没有导入对应依赖模块。 处理方法 依赖模块没有导入，需要您在模型推理代码中导入缺失依赖模块。 例如您的AI应用是Pytorch框架，部署为在线服务时出现告警：ModuleNotFoundError: No module named ‘model_service

查看更多 →

Notice.txt ├── pytorch_model-00001-of-00003.bin ├── pytorch_model-00002-of-00003.bin ├── pytorch_model-00003-of-00003.bin ├── pytorch_model.bin.index

查看更多 →

MODEL_LICENSE ├── pytorch_model-00001-of-00007.bin ├── pytorch_model-00002-of-00007.bin ├── pytorch_model-00003-of-00007.bin ├── pytorch_model-00004-of-00007

查看更多 →

使用服务 人脸识别 提供了Web化的服务管理平台，即管理控制台，以及基于HTTPS请求的API管理方式。人脸识别以开放API的方式提供给用户，用户需要将人脸识别集成到第三方系统后才可使用。 用户需要先在管理控制台开通人脸识别服务，使用第三方系统调用API即可使用服务，具体流程如下：

查看更多 →

小且符合自己诉求的镜像，比如您需要制作一个PyTorch2.1+Cuda12.2的镜像，官方如果没有提供对应的PyTorch或者Cuda版本的镜像，优选一个没有PyTorch环境或没有安装Cuda的镜像，而不是选择一个PyTorch引擎和Cuda都不满足的镜像，如MindSpore+Cuda11

查看更多 →

nd PyTorch Profiler数据采集与分析和E2E Profiling数据采集与分析。 其中推荐使用Ascend PyTorch Profiler数据采集与分析方法，基于这种用法性能调优更高效，可以全面采集PyTorch训练场景下的性能数据，主要包括PyTorch层算子

查看更多 →

客户PFS的挂载目录。 /cache 否 裸机规格时支持，用于挂载宿主机NVMe的硬盘。 /train-worker1-log 否 兼容训练任务调试过程。 /dev/shm 否 用于PyTorch引擎加速。 /modelarts 是 / /etc/secret-volume 是 / /etc/sudoers

查看更多 →

度变慢。pytorch如果开了sync-batch-norm，多机会慢，因开了sync-batch-norm以后，每一个iter里面每个batch-norm层都要做同步，通信量很大，而且要所有节点同步。 解决方案2 关掉sync-batch-norm，或者升pytorch版本，升级pytorch到1

查看更多 →

有哪些途径可以使用人脸识别的API 共有三种方式可以基于已构建好的请求消息发起请求。 cURL cURL是一个命令行工具，用来执行各种URL操作和信息传输。cURL充当的是HTTP客户端，可以发送HTTP请求给服务端，并接收响应消息。cURL适用于接口调试。 编码 通过编码调用接口，组装请求消息，并发送处理请求消息。

查看更多 →

欢迎使用人脸识别服务（Face Recognition Service，简称FRS），该服务能够在图像中快速检测人脸、分析人脸关键点信息、获取人脸属性、实现人脸的比对和检索。 人脸识别服务以开放API的方式提供给用户，您可以根据本文档提供的API来使用服务。 在调用人脸识别服务AP

查看更多 →

whether more results are available. Servers may choose not to support the limit argument and will return all of the available results. If limit is

查看更多 →

RC1 NPU MindSpore 2.2.12（推荐） 2.2.10 2.3.0rc1 NPU PyTorch 2.1.0（推荐） 2.2.0 1.11.0 预置统一镜像 pytorch_2.1.0-cann_7.0.1.1-py_3.9-euler_2.10.7-aarch64-snt9b

查看更多 →